Депутаты хотят утроить максимальный срок за онлайн-призывы к беспорядкам

Депутаты хотят утроить максимальный срок за онлайн-призывы к беспорядкам

Депутаты хотят утроить максимальный срок за онлайн-призывы к беспорядкам

Депутаты предложили ужесточить наказание за призывы к массовым беспорядкам: максимальный срок может вырасти с двух до четырёх лет. А если использовать интернет или СМИ — до шести. Для онлайн-публикаций хотят прописать отдельную часть статьи УК.

Соответствующий законопроект внесён в Госдуму группой депутатов во главе с председателем комитета по безопасности Василием Пискаревым.

Как сообщает «КоммерсантЪ», поправки затрагивают также ответственность за террористическую пропаганду и насилие против представителей власти.

Новая норма касается призывов к беспорядкам, участию в них и насилию над гражданами. По оценке опрошенного изданием юриста, интернет-вариант такого преступления перейдёт в категорию тяжких. Вместе с наказанием изменятся и сроки давности: вместо нынешних двух лет — десять.

За публичные призывы, оправдание или пропаганду терроризма через интернет и СМИ предлагают увеличить дополнительный запрет занимать определённые должности или заниматься определённой деятельностью — с пяти до шести лет.

Максимальный штраф за насилие против представителя власти по части 1 статьи 318 УК хотят поднять с 200 тысяч до 500 тысяч рублей.

Подпишитесь на новости

В НГУ создали платформу для проверки качества данных, на которых обучают ИИ

В Новосибирском государственном университете разработали «Каппу» — платформу для управления данными, на которых обучают ИИ. Она должна помочь разобраться, кто подготовил датасет, что в нём меняли и откуда взялась ошибка. Потому что кормить модель мусором, а потом удивляться её ответам — довольно странно.

О разработке и возможности подключения других вузов сообщил сам НГУ. Университетам предлагают бесплатную облачную версию на серверах НГУ либо платную установку в собственной инфраструктуре.

«Каппа» поддерживает разметку и проверку данных, фиксирует версии наборов и авторство изменений. Исправление ошибки сохраняется в новой версии, чтобы при следующем обучении не наступать на те же грабли.

Платформа также позволяет проверять разные модели на подготовленных датасетах. При обучении фиксируются версия данных и параметры, после — результаты тестирования на эталонных наборах. Во время эксплуатации телеметрия помогает отслеживать ошибки и замечать отклонения.

Локальная установка рассчитана в том числе на случаи, когда конфиденциальные данные нельзя выносить за пределы организации.

В репозитории разработчиков среди задач проекта указаны контроль обучения, отслеживание авторства разметки и соблюдения стандартов. Здесь ставка на прослеживаемость: прежде чем требовать от ИИ безупречных ответов, полезно выяснить, чему именно его учили.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru